Capacity of countries to reduce biological invasions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The extent and impacts of biological invasions on biodiversity are largely shaped by an array of socio-ecological predictors, which exhibit high variation among countries. Yet a global synthetic perspective of how these factors vary across countries is currently lacking. Here, we investigate how a set of five socio-ecological predictors (Governance, Trade, Environmental Performance, Lifestyle and Education, Innovation) explain i) country-level established alien species (EAS) richness of eight taxonomic groups, and ii) country capacity to prevent and manage biological invasions and their impacts. Trade and Governance together best predicted the average EAS richness, increasing variance explained by up to 54% compared to models based on climatic and spatial variables only. Country-level EAS richness increased strongly with Trade, whereas high level of Governance resulted in lower EAS richness. Historical (1996) levels of Governance and Trade better explained response variables than current (2015) levels. Thus, our results reveal a historical legacy of these two predictors with profound implications for the future of biological invasions. We therefore used Governance and Trade to define a two-dimensional socio-economic space in which the position of a country captures its capacity to address issues of biological invasions. Our results provide novel insights into the complex relationship between socio-ecological predictors and biological invasions. Further, we highlight the need for designing better policies and management measures for alien species, and for integrating biological invasions in global environmental scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».